1、data[memeber_type_state]=1；update_array[]=$data；} res=$this-batch_update（yl_member，$update_array，id）；var_dump（$res）；} 方法二：即是循环一条一条的更新记录。一条记录update一次，这样性能很差，也很容易造成阻塞。
2、上面方法一写的例子是两条，多条的方法相同，技巧就是输出表单使用JS的循环，存盘的PHP代码也可以循环，并且能够判断为空的就不提交，比如表单20条，只填了5条，就只存5条到数据库。
3、注意在原来的基础上加了更新条件id，不加的话是会更新全部的。
4、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
5、第一，连接数据库，mysql_connect，和选择数据库mysql_select_db，可能是你前面连了没贴出来。第尽量不要用select *，用到哪个字段取哪个字段。从你现在的程序来看应该是，select 第一个字段（假如是id） from admin where id = $id 像这种以id为条件进行查询的结果应该是1条或0条。
6、显示数据还是更新（update）数据，都是先处理一部分数据，完成后再处理下一步数据 更有效率。显示数据取出部分数据的方法最常用的是分页方式，分页是仅读取前面的几十页信息，读取数据库是很快的，可以比较一下10条和100条的显示速度，差很远。
1、大数据核心技术涵盖了一系列领域，其中包括： 数据采集与预处理：- Flume：实时日志收集系统，能够定制数据发送方以收集不同类型的数据。- Zookeeper：分布式应用程序协调服务，提供数据同步功能。 数据存储：- Hadoop：开源框架，专为离线处理和大规模数据分析设计。
2、数据挖掘：机器学习的相关技术是数据挖掘的基石。尽管数据挖掘的概念比机器学习出现得早，并且应用范围更广泛，但数据挖掘与机器学习共同构成了大数据分析的核心技术，两者相辅相成。它们为大数据处理提供了必要的模型和算法，而这些模型和算法是大数据处理的关键。
3、大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。
4、大数据技术的核心体系涉及多个方面，包括数据采集与预处理、分布式存储、数据库管理、数据仓库、机器学习、并行计算以及数据可视化等。 数据采集与预处理：FlumeNG是一种实时日志收集系统，能够支持定制多种数据发送方式，以便有效收集数据。Zookeeper则提供了一个分布式的协调服务，确保数据同步。
5、大数据的核心技术涵盖了数据采集、预处理、存储管理和数据挖掘等多个方面。首先，数据采集涉及从各种数据源，如社交媒体、日志文件和传感器等，自动获取和整理数据。其次，数据预处理包括清理、转换和整合数据，以消除噪声、不一致性，并确保数据适用于后续分析。
Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型的语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具，因此，想学好大数据，掌握Java基础是必不可少的。
需要对数据的存储技术和存储模式进行创新与研究，跟上数字化存储的技术的发展步伐，给用户提供一个具有高质量的数据存储体验。根据大数据的特点的每一种技术都各有所长，彼此都有各自的市场空间，在很长的一段时间内，满足不同应用的差异化需求。
大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。
大数据预处理技术大数据预处理技术主要是指完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗、填补、平滑、合并、规格化及检查一致性等操作。大数据存储及管理技术大数据存储及管理的主要目的是用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。
大话数据中心网络三大新技术 这几年，云计算、大数据、虚拟化等新技术让人看得眼花缭乱，所有这些技术都要依托数据中心为基础来得以实现。